📊 백테스팅과 전략 검증 실전 가이드

데이터 기반 트레이딩 전략, 과거로 검증하고 미래를 설계하라

Python 코드 예제 포함 · 9장 · 53,000자+

📖 목차

1. 백테스팅이란 무엇인가 — 정의, 필수성, 한계, 단계별 비교
2. 백테스팅 데이터 준비 — OHLCV/틱/호가창 데이터, 수집·전처리·분할
3. 백테스팅 엔진 구축 — 벡터화 vs 이벤트 드리븐, 슬리피지·수수료 모델링
4. 성과 지표와 리스크 분석 — 샤프/소르티노/칼마 비율, 드로다운, 승률
5. 과적합 방지와 견고성 검증 — Walk-Forward, 몬테카를로, 파라미터 안정성
6. 고급 백테스팅 기법 — 다중 타임프레임, 포트폴리오, ML 전략, CPCV
7. 파이썬 백테스팅 프레임워크 비교 — Backtrader, Vectorbt, Zipline, QuantConnect
8. 실전 전략 백테스팅 사례 — 모멘텀, 평균 회귀, 페어 트레이딩
9. 백테스팅에서 실전으로 — 페이퍼 트레이딩, 점진적 투입, 킬 스위치

🎯 이런 분께 추천합니다

• 자동매매 봇을 만들었지만 전략 검증 방법을 모르는 개발자
• 퀀트 투자에 관심 있지만 체계적인 백테스팅을 배우고 싶은 투자자
• 과적합 함정에 빠지지 않는 견고한 전략을 구축하고 싶은 트레이더
• Backtrader, Vectorbt 등 프레임워크 선택에 고민 중인 분
• 백테스팅 결과를 실전에 안전하게 연결하는 방법이 필요한 분